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内蒙古科技人才政策评价探究
摘要：科技发展的第一动力是科技创新，而科技发展的关键在于科技人才，通过对科技人才政策实施进行评价，来判断科技人才政策的实施能否达到预期效果，通过对内蒙古2004—2017年科技人才政策的实施效果根据DEA-C2R模型进行评价,得出结论：不同年份内蒙古科技人才政策实施效果存在差异性,实施效果在2010年和2014年存在间断性，因此，针对此现象，提出相关的整改意见，以期有效解决此问题。
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科技创新是引领科技发展的第一动力,科技人才是科技发展的关键。随着科学技术的迅速发展,无论是国家层面还是地方层面,科技人才得到越来越高的重视。国务院制定并颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》和内蒙古自治区制定的《内蒙古自治区中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》中提出培养自主创新型人才。十九大报告中指出要培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。2018年12月,国务院办公厅下发《关于县域创新驱动发展的若干意见》和内蒙古自治区下发的《内蒙古自治区关于县域创新驱动发展的若干意见》中提出要创新人才政策,充分发挥科技人才的强国作用。两会中提出要切实加强科技创新人才队伍建设,同时内蒙古自治区2019年科技重点工作之一为着力完善人才发展机制。截止2018年年底,内蒙古自治区全部领域共有科技人才1262人,科技创新团队486个。相比较而言,内蒙古自治区科技人才数量较少。因此,无论从国家层面还是内蒙古自治区层面,科技人才的创新性培养迫在眉睫。但科技人才政策的实施过程中是否存在问题,能否达到预期效果,需要对科技人才政策实施进行评价。科技人才政策实施过程中的不断调整和完善,对科技人才政策的实施具有积极的改进作用。为此,本文以内蒙古自治区为例,利用DEA评价模型评价内蒙古科技人才政策的实施效果,并对此提出改进的对策建议。
1、相关文献研究
随着科技人才政策的大力推进,学者们逐渐将科技人才的研究作为关注点,尤其是科技人才政策领域的研究,例如如何科学、合理的评估科技人才政策的实施效果,成为学者们研究的重点。李良成等[1]以创新政策工具和技术生命周期构建三维框架,通过对广东省科技人才政策文本进行分析,发现存在缺乏可操作性政策、人才相关政策关注度不够、使用需求性政策分析工具较少等问题,从人才培养、人才激励和人才流动等四方面提出对策建议。王洪波[2]和顾惊雷[3]从浙江省人才政策工具分析视角出发,通过对浙江省科技人才政策的分析,发现科技创新政策环境(政策颁布部门、政策内容措施和高层次人才环境)、人才投入产出匹配和人才流动等方面存在问题,提出增加政策实施细则、加强政策措施运用、加强政策供给等方面的对策建议。张再生等、邳文君[4,5]以天津市科技人才政策为例,发现存在科技人才政策制度和执行过程中存在财政负担过重、高层次人才浪费等问题,运用科技政策评估模型对天津市科技人才政策进行绩效评价,提出加强科技人才评价和选拔、加大科技人才培养和激励等对策建议。王宁等[6]以河南省科技人才政策为例,通过DEA模型和因子分析河南省科技人才政策实施成效进行评估,提出了完善科技人才政策的运行机制、完善科技人才政策体系、优化科技人才政策综合环境等对策建议。张兰霞等[7]以辽宁省海外科技人才引进政策为例,通过QFD方法评价海外科技人才引进政策的实施效果,提出了加大招聘力度、注重培养和使用、变革考核与激励和建立退出机制等对策建议。孟冰霞[8]从内蒙古科技人才发展现状出发,分析了环境、经济、教育和管理机制方面制约内蒙古科技人才发展的因素,从科技人才管理、科技人才环境、科技人才能力建设和科技人才市场等方面提出内蒙古科技人才发展的对策建议。
综上所述,有关科技人才政策的研究已有一些成果,但大多数成果以定性研究为主,仅限于较发达地区,内蒙古地区的研究较少。定量研究较少,尤其是缺少内蒙古地区的定量研究。一直以来,DEA评价模型在实施效果评价方面得到了广泛的应用。因此,本文利用效果评价模型—DEA模型对内蒙古自治区科技人才政策实施效果进行评价,并提出完善内蒙古科技人才政策的对策建议,从而为内蒙古地区制定、调整和改善科技人才政策提供重要的指导。
2、评价模型的构建
2.1评价模型指标体系的构建
为了有效评价科技人才政策的实施效果,本文在借鉴前人[4,6]研究的基础上,将科技人才政策文件数量作为投入变量,而将衡量科技人才政策中产出的经费支出、人员支持和科技成果等作为产出指标(见表1)。本文以内蒙古统计年鉴为基础数据来源,由于时间和数据的滞后性,选取了2004—2017年(由于2009年内蒙古统计年鉴未更新关于科技的数据,此区间剔除2009年的数据)共13年的科技投入数据和内蒙古科技厅网站中关于科技人才政策方面的文件累计数的科技产出数据作为样本数量来源。
表1内蒙古科技人才政策实施效果评价指标
2.2DEA评价模型的选择
DEA评价方法适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题,在处理多输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势,DEA评价方法得到越来越多的学者们的广泛应用,恰逢本研究是对内蒙古科技人才政策实施效果进行评价。DEA评价法中比较常见的模型有DEA-BCC模型和DEA-C2R模型。
1)DEA-BCC模型。
这一模型的评价原理[9]是:前提1:实际投入乘以决策单元的效率值大于等于理想投入;前提2:决策单元的某一项实际产出小于等于理想值;根据前提一和前提二求出决策单元效率值的最小值,值的范围位于0和1之间,值越高,评价结果越高。
2)DEA-C2R模型。
这一模型对决策单元的规模效率和技术效率进行评价。一般而言,DEA有效,说明规模合适、技术水平较高,反之成立。C2R模型在经济学解释为:若相对效率值(θ)等于1,且投入和产出的各个变量均为0,则DEA评价效率有效,即技术效率和规模效率有效;若相对效率值(θ)等于1,而投入和产出的各个变量不等于0,则DEA评价效率弱有效,即此时可以减少原投入或原产出而保持另一项不变;若相对效率值(θ)小于1,则说明DEA评价结果无效。
3、评价模型实证分析
3.1投入产出变量间相关性检验
根据评价模型指标的构建得知,本文的决策单元为年份,即2004—2017年共计13个年份的数据,为了确定科技人才政策产出指标和投入指标间是否相关,利用SPSS19.0对其进行相关性检验,检验结果见表2。
表2投入与产出指标间的相关性检验
由表2可以看出,投入指标与各个产出指标间具有显著相关性,其中R&D经费内部支出、R&D机构数、三种专利申请受理量(项)、发表科技论文(篇)等四项投入指标在1%水平(双侧)上显著相关,而R&D人员折合全时当量(人/年)、技术市场成交合同数(项)等;两项投入指标在5%水平(双侧)上显著相关。
3.2DEA模型实证分析
考虑数据更新的滞后性,本文选取2004—2017年的R&D经费内部支出、R&D机构数、R&D人员折合全时当量(人/年)、三种专利申请受理量(项)、发表科技论文(篇)、技术市场成交合同数(项)及科技人才政策累计数作为投入和产出指标,根据内蒙古统计年鉴数据(2004—2017)的统计数据结果,采用DEA-C2R模型,结合DEAPVersion2.1软件,得出内蒙古科技人才政策DEA效率计算结果(见表3)和内蒙古科技人才DEA效率评价结果(见表4)。
表3分析了内蒙古科技人才政策的DEA有效性,计算结果显示:
1)2004年、2007年、2008年、2015—2017年等6年的相对效率值(θ)等于1,说明此6年内蒙古科技人才政策的DEA有效。
2)其他7年的相对效率值(θ)均小于1,说明此7年的内蒙古科技人才政策的DEA无效。
表3内蒙古科技人才政策DEA效率计算结果
表4内蒙古科技人才政策DEA效率评价结果
从表4中结果可以看出:
1)2004年、2007年、2008年、2015—2017年等6年的技术效率、纯技术效率和规模效率值均为1,规模效益不变,即已经达到最优规模效益,科技人才政策实施已经实现较好的结果。
2)2005年、2010—2013年等4年的纯技术效率值为1,而技术效率值小于1,且规模效益呈现递增的趋势,说明规模效益的变化仍需提高技术效率的值才能实现规模效益的最优规模状态。
3)2006年、2014年等2年的技术效率值和纯技术效率值均小于1,规模效益呈递增的趋势,说明此两年内蒙古科技人才政策的实施效果较差,投入和产出不匹配,造成投入无效。
4、结论与建议
4.1结论
本文利用2004—2017年的各项投入与产出指标的统计年鉴数据,采用DEA-C2R模型,结合DEAPVersion2.1软件,得出内蒙古科技人才政策DEA效率计算结果,根据运算结果得出以下结论:
1)不同年份的科技人才政策实施效果不同。2004年,科技人才政策实施效果的规模效益不变,处于最优投入和产出阶段,科技人才政策实施效果显著。而2005年后,由于科技人才政策的投入比例不断增加,导致2007—2008年技术效率、纯技术效率和规模效率的值均为1,规模效益不变,即科技人才政策达到最优规模效益。而2010—2014年,由于达到最优规模效益后的过多投入使得技术效率和纯技术效率不变或有所降低,只有通过改变科技人才政策方案或者创新科技人才政策,才能够使科技人才再次达到最优规模效益。因此,2015—2017年,在不断改进科技人才政策的实施途径和实施方向的基础上,使得规模效益再次保持不变,进而达到最优状态。
2)不同年份的科技人才政策投入和产出的有效性存在较大差异。内蒙古科技人才政策有效年份占总年份数的46.2%,说明内蒙古科技人才政策投入产出的有效性较高,接近一半的年份投入产出有效性较高。但是部分年份(如2010年和2014年)的相对效率值低于0.8,说明各个年份的科技人才政策实施效果差异性显著,导致科技人才政策实施存在不连续性的现象。
4.2对策建议
根据上述分析得出的结论,总体上,内蒙古科技人才政策的实施效果较好,但是不同年份间的实施效果存在差异性,且2010年和2014年内蒙古科技人才政策实施效果存在间断性,为了确保内蒙古科技人才政策的投入和产出能够达到预期效果,实现内蒙古科技人才政策的高效实施,针对分析结果中存在的问题提出以下对策建议。
1)完善科技人才政策运行机制,加强科技人才政策实施监管力度。
科技人才政策能否顺利有效实施,政策运行机制是基础和保障。科技人才政策的运行机制的完整性、可操性和执行性是科技人才政策得以有效实施的关键。因此,要建立科技人才政策的调研取证、信息收集、政策整体规划、执行实施、效果监管等一系列完整而有效的科技人才政策的建立、实施和监督的过程,让政策实施达到预期效果,并持续加大的监管力度,让科技人才政策实施的每一个环节都落到实处,实现“政策惠及于所需之人”的良好政策实施氛围。
2)改进科技人才政策运行环境,创设良好科技人才政策实施氛围。
根据DEA分析结果,内蒙古科技人才政策的实施存在不连续性,政策实施效果时高时低,且科技人才政策的投入和产出未能达到预期效果,缺乏长期性、连续性的有效规划。因此,内蒙古自治区要从长远发展目标出发,不断改进科技人才政策的运行环境,构建长期有效的科技人才政策规划,创设良好的科技人才政策实施氛围,实现最优的科技人才政策规模效益,推进科技人才政策有序有效的推进和实施。
3)构建科技人才政策体系,实现科技人才政策的系统性。
科技人才政策体系的构建是一个完整的、不可或缺的整体性工作。要根据分析结果找出DEA无效年份的科技人才政策的实施薄弱方面,不断推进薄弱环节的科技政策的力度投入,尤其要增加科技人才的引进、激励和保障工作效能评估方面的政策,构建全面性、系统性的科技人才政策体系,做到“用好、用对、用活”科技人才。
参考文献:
[1]李良成,于超.基于内容分析法的广东省科技创新人才开发政策研究[J].科技管理研究,2018(5):50-56.
[2]王洪波.科技人才创新创业的政策环境及优化——以浙江省为例[J].中国高校科技,2018(4):93-94.
[3]顾惊雷.创新型科技人才开发研究综述——基于浙江的政策工具分析视角[J].科学管理研究,2017(4):92-95.
[4]张再生,牛晓东.基于DEA模型的人才政策绩效评价研究——以天津市人才政策文件为例[J].科学管理研究,2017(4):92-95.
[5]邳文君.“放管服”背景下科技人才政策研究——以天津为例[J].科技与创新,2017(20):6-8.
[6]王宁.基于因子分析和DEA模型的河南省科技人才政策实施成效评估[J].科学管理研究,2018(8):69-72.
[7]张兰霞,等.基于QFD的海外科技人才引进政策实施效果评价——以辽宁省为例[J].技术经济,2017(5):28-33.
[8]孟冰霞.内蒙古科技人才发展战略研究[D].北京:燕山大学,2013.
[9]魏艳秋,等.“互联网+”信息技术服务业促进制造业升级效率研究——基于DEA-BCC模型的实证分析[J].科技管理研究,2018(17):195-202.
林海华,李滢.基于DEA模型的内蒙古科技人才政策评价研究[J].科技和产业,2020,20(04):60-64.
党的十八大提出“创新驱动发展战略”并将其摆在国家发展全局的战略核心位置[1]。黑龙江正值产业结构调整与升级时期,科技创新是突破产业经济发展桎梏的关键环节，科技人才成为推动科技创新与地区经济发展的核心要素。《中国科学技术协会统计年鉴》显示，2015年黑龙江省省级学会科技评价项目8个，参评科技人才145人；县级科技评价项目116个，参评科技人才142人。
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国内刊号：41-1372/D
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2020-05-10
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